具体描述
《数字图像处理学习指导》是与科学出版社出版的《数字图像处理》(许录平编著)配套的学习指导书。在章节安排上与主教材相一致，各章内容包括学习要点、难点和重点、典型例题、习题及解答。第3～7章给出了实现主教材中主要算法的示例Matlab程序，也给出了一套上机实验题及对应的Matlab程序和结果。
《数字图像处理学习指导》可作为高等院校数字图像处理等相关课程的教学参考书，也可作为自学者学习数字图像处理的辅导材料，还可供数字图像处理和分析领域的科技工作者参考。本书由许录平编著。
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读后感
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用户评价
这本书的实用价值远远超出了“学习指南”的字面意义。我发现自己不仅在学习理论，更是在学习一种解决问题的思维模式。作者在每一章节末尾设置的“项目实践建议”环节，总是能引导读者思考如何将所学知识应用到实际场景中去，比如医学影像增强或遥感图像去噪等。这些建议并非简单的习题，而是真正的工程挑战的缩影。通过跟随书中的思路进行尝试，我感觉自己的解决复杂问题的能力得到了极大的锻炼。它教会我的不是“如何做”，而是“为什么这么做更有效”，这种深层次的认知提升，是任何一本单纯的代码手册都无法给予的宝贵财富。
评分我不得不说，这本书在内容深度上做得相当平衡。它既能满足入门者的需求，又不会在核心技术上流于表面。对于那些希望深入了解图像分割和特征提取算法的读者来说，这本书提供了扎实的理论基础。我特别欣赏作者在讲解傅里叶变换在图像处理中的应用时所采用的视角——不是生硬地堆砌公式，而是侧重于解释变换背后的物理意义及其在频域操作的直观效果。这种叙事风格使得原本枯燥的数学工具变得生动起来。此外，书中对一些经典算法的历史演变和不同优化方法的对比分析，也体现了作者深厚的学术功底和对该领域的深刻洞察力，这对于想要从事相关研究或高级开发工作的人来说，是极其宝贵的参考资料。
评分这本关于数字图像处理的学习指南，读起来真的让人感到如释重负。作为一个初学者，面对那些复杂的数学公式和晦涩难懂的理论，我常常感到力不从心。然而，这本书的结构设计得非常巧妙，它不像那些纯理论的书籍那样把人直接推到深水区，而是通过一系列循序渐进的例子和清晰的图示，将抽象的概念具象化。特别是对于那些基础的图像滤波和增强技术，作者的处理方式简直是教科书级别的典范。我记得我一开始对卷积核的概念非常困惑，但看了书中的一个关于边缘检测的实例后，那种“豁然开朗”的感觉至今难忘。书中的代码示例也非常贴合实际应用，让理论学习能够立刻转化为动手实践的能力，这种理论与实践紧密结合的编排方式，极大地提升了我的学习效率和兴趣。
评分这本书对于现代数字图像处理技术的覆盖度令人印象深刻。随着深度学习的兴起，传统方法似乎有被边缘化的趋势，但本书并未回避这一点，而是将传统方法视为理解深度学习模型工作原理的基石。它详尽地介绍了如小波变换、形态学处理等核心技术，这些“老派”的知识点构筑了一个坚实的地基。对于我这种希望全面掌握该领域知识图谱的读者而言，这种广度和深度兼顾的写法至关重要。它确保了无论未来技术如何发展，读者都能凭借这本书打下的坚实基础，快速适应新的工具和框架。这本书不是一本追逐热点的快餐读物，而是一本可以长期置于案头的工具书。
评分从阅读体验的角度来看，这本书的排版和图文搭配达到了专业水准。市面上很多技术书籍常常因为插图质量不高或者文字信息过于密集而让人望而却步，但这本学习指南在这方面做得非常出色。清晰的流程图、高质量的对比图像（处理前后的视觉效果对比非常直观），以及恰到好处的留白，都让长时间的阅读变得相对轻松。我尤其喜欢作者在关键概念旁标注的“专家提示”或“常见误区”，这些小小的点缀，往往能帮我规避很多自己摸索时会犯的错误。这种对读者友好性的极致追求，让我觉得作者不仅是一位专家，更是一位耐心的导师。
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